DeepResearch 在三个关键领域改进了早期的人工智能浏览功能：更有效地处理复杂的、多步骤的查询；与动态数据源集成；以及在信息收集和处理方式上提供更高的透明度。与之前那些常常难以处理分层或模糊请求的系统不同，DeepResearch 使用先进的上下文跟踪技术将复杂的提问分解为可管理的步骤。例如，像“比较德国与日本电动汽车的环境影响，考虑当地能源来源”这样的查询，需要分析区域电网、制造数据和政策差异。较旧的工具可能会返回零散的结果或忽略这些因素之间的关联，但 DeepResearch 系统地交叉引用不同领域的数据来构建连贯的答案。
另一项进步是它能够与实时或频繁更新的数据源互动，例如 API、数据库和实时网络内容。传统的人工智能浏览通常依赖于静态数据集或有限的预索引信息，这些信息可能会过时。DeepResearch 可以通过直接与金融市场 API 或政府气候数据库等服务集成，获取当前的股票价格、天气预报或突发新闻。它还更严格地评估来源的可信度——例如，在回答技术问题时，优先考虑同行评审的研究而不是论坛帖子。这降低了传播过时或未经证实信息的风险，这是早期系统普遍存在的问题，这些系统将所有网络内容视为同等有效。
最后，DeepResearch 为开发者提供了更多关于如何检索和呈现信息的控制权。早期的人工智能浏览工具通常像“黑匣子”一样运作，很难调试不准确性或调整其行为。DeepResearch 公开了可配置参数，例如搜索深度（例如，扫描 10 个结果与 50 个结果）或领域优先级（例如，优先考虑 .gov 或 .edu 源）。开发者还可以访问详细的日志，显示查询了哪些来源以及如何解决冲突数据。例如，如果用户询问最新的 Python 库版本，系统可能会检查 PyPI、GitHub 仓库和 Stack Overflow 讨论，然后解释为什么它选择了特定版本作为权威来源。这种细粒度有助于开发者根据特定用例定制输出，并更有效地排除故障。